Как работают LLM
Языковые модели, лежащие в основе генеративного ИИ: от корпуса и вероятностей до N-грамм
Знакомство с языковыми моделями
Выполните первый шаг и сразу проверьте себя.
31 коротких уроков
По 7-10 минут: можно пройти за один подход или возвращаться по частям.
Интерактив вместо конспекта
Ученик решает задачу, проверяет ответ и видит объяснение следующего шага.
Спокойный старт
Демо без оплаты и карты, а аккаунт нужен только чтобы сохранить прогресс.
Как работают LLM без мистики вокруг ИИ
Курс подходит школьникам и взрослым, которые хотят понять большие языковые модели: токены, вероятность следующего слова, обучение, ограничения и ошибки.
Знакомство с языковыми моделями
Языковые модели, большие и малые, окружают нас повсюду. Узнайте, что такое корпус и как модели предсказывают следующее слово.
Предсказание следующего слова
Узнайте, как биграммная модель предсказывает следующее слово по одному слову контекста и что такое марковское предположение.
Более широкое окно контекста
Узнайте, как окно контекста N-граммной модели растёт вместе с N, и почему более широкий контекст — это компромисс, а не улучшение.
Если модель звучит убедительно, урок возвращает к механике: она предсказывает вероятное продолжение, а не гарантирует факт.
Откройте шаг «Знакомство с языковыми моделями» и выполните действие в модели.
Ошибка не заканчивает задание: она запускает объяснение на схеме.
Ученик видит идею на модели и переносит её в самостоятельное решение.
Маршрут курса
От текста и вероятности к пониманию LLM и критическому использованию ИИ.
Знакомство с языковыми моделями
Языковые модели, большие и малые, окружают нас повсюду. Узнайте, что такое корпус и как модели предсказывают следующее слово.
Предсказание следующего слова
Узнайте, как биграммная модель предсказывает следующее слово по одному слову контекста и что такое марковское предположение.
Более широкое окно контекста
Узнайте, как окно контекста N-граммной модели растёт вместе с N, и почему более широкий контекст — это компромисс, а не улучшение.
Как вычисляют вероятности слов
Узнайте, как N-граммные модели превращают подсчёт слов в вероятности, и научитесь читать таблицы частот биграмм.
Температура
Управляйте креативностью ответов языковой модели.
Как модель учится
Посмотрите своими глазами, как ответы языковой модели становятся лучше.
Нет перегруза: сначала основная идея, затем проверка понимания и самостоятельное применение.
Ученик сразу видит, где ошибся, и получает объяснение через схему.
Курс строится от первого знакомства с идеей к более самостоятельным задачам.
После регистрации можно продолжить курс и вернуться к сложным темам.
Визуальный анализ данных
Учимся читать и строить графики данных: столбчатые и круговые диаграммы, диаграммы размаха, линейные графики, диаграммы рассеяния, гистограммы и преобразование таблиц данных — на реальном кейсе Airbnb.
Как работают технологии
Как устроены повседневные технологии: надёжные пароли, сжатие видео, рекомендательные системы, Wi-Fi, службы геолокации и оперативная память — на понятных примерах и интерактивных диаграммах.
Поисковые системы
Как устроен поиск в интернете: от обхода веб-страниц поисковым роботом до построения индекса, логических операторов «И»/«ИЛИ»/«НЕ», поиска по фразам и подстановочным знакам, и того, как поисковая система ранжирует результаты по релевантности.
Научное мышление
Изучите основы научного метода через механизмы и шестерёнки
Нужно ли программировать?
Нет. Курс объясняет принципы работы LLM на уровне идей и интерактивных моделей.
Это курс по промптам?
Не только. Промпты важны, но главная цель — понять механику, ограничения и проверку ответов.
Подойдёт родителям?
Да. Он помогает спокойнее понимать, что ИИ может, чего не может и как с ним работать критически.
Почему LLM ошибаются?
Потому что генерируют вероятный текст на основе данных и контекста, а не напрямую проверяют реальность каждого утверждения.
Начните первый урок бесплатно
Решите первые задания, а затем сохраните прогресс в аккаунте.